Die hohe Kunst der künstlichen Intelligenz

Maschinen, die den Menschen gleichwertig oder überlegen sein werden, diese Vorstellung wird sicherlich noch sehr lange Zeit eine Vision bleiben. Bis Wissenschaftler eine Superintelligenz (starke KI) entwickelt haben, werden wir Menschen mit schwacher KI gut leben und arbeiten können.

Starke KI kann den Menschen ersetzen, die schwache dagegen erweitert unsere kognitiven Fähigkeiten. Letzteres bietet uns heute schon enorme Vorteile, wenn es darum geht, konkrete Anforderungen zu lösen.

KI wird zum zentralen Bestandteil der Modernisierung unserer Gesellschaft und Wirtschaft. Sie wird uns maßgeblich helfen, die globalen Herausforderungen zu meistern: die Entwicklung intelligenterer Städte, eines sichereren und staufreien Verkehrs, den Energiebedarf zu senken, unsere Stromnetze zu optimieren, den CO2-Ausstoß zu reduzieren und das Internet besser zu schützen. Angesichts der demografischen Entwicklung wird die Produktivitätssteigerung durch KI zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden.

Intelligenz stimulieren

Die schwache KI und auch regelbasierte Systeme bieten uns heute schon erheblichen Nutzen mit viel Potenzial. Sie steuern Finanztransaktionen, treffen Vorhersagen, simulieren das Wetter und wirtschaftliche Entwicklungen.

Sie decken Auffälligkeiten auf, z. B. Betrugsdelikte bei Kreditkarten. Sie eignen sich hervorragend zur Diagnose und Prognose in der Medizin. Hier zeichnet es sich ab, dass künstliche Intelligenz radiologische Aufnahmen zuerst beurteilt, bevor ein Radiologe die endgültige Diagnose trifft.

Sie ist bei der Mustererkennung von Texten, Bildern, Handschriften, Materialien und Stoffen dem Menschen überlegen. Sie ist für die vorausschauende Wartung und Instandhaltung elementar.

Volkswirtschaftlich wie betriebswirtschaftlich wird KI großes Potenzial entfalten: Sie entlastet Mitarbeiter nicht nur von ständig sich wiederholenden oder gar gefährlichen Tätigkeiten, sondern ist viel schneller in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, auszuwerten und darauf basierend Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen.

Ein großes Potenzial wird der Produktion zugeschrieben, wo die Robotik die Fertigung weiter automatisieren wird. Deutschland wird als Produktionsstandort hierdurch wieder wettbewerbsfähig. Es gibt dann keine wirtschaftlichen Gründe mehr für das Outsourcing der Produktion in Niedriglohnländer.

Gänzlich neue Geschäftsfelder entstehen durch die Verbindung von KI mit vernetzten Produkten, Prozessen und Maschinen (Internet of Things, IoT).

KI entwickelt sich mehr und mehr zu einer disruptiven Kerntechnologie. Sie wird unser Arbeitsleben inklusive der heutigen Softwareanwendungen revolutionieren! Wie auch der Mensch ist die Maschine nicht fehlerfrei.

Das ist in vielen Fällen, wo es nicht um Gesundheit, Leben und Tod oder die Beurteilung von Menschen geht, akzeptabel. Wir Menschen werden über prozentuale Toleranzlevel die Wahrscheinlichkeiten definieren, bis zu denen wir ein Rechenergebnis als korrekt ansehen.

Unsere Aufgabe wird es nicht mehr sein, einzelne Aufgaben oder Prozessschritte selbst auszuführen, sondern die Maschine zu überwachen und zu optimieren.

Informationen sind der Schlüssel

Die Informationsflut überfordert unsere menschlichen kognitiven Fähigkeiten. 80 Prozent der Informationen, die wir sammeln, nutzen wir nicht! Und jeden Tag und jedes Jahr werden es mehr Informationen: Industrie 4.0, das Internet der Dinge … lassen bis 2020 das weltweite Datenvolumen um das 10-Fache ansteigen.

Die heutige Informationsflut ist ideal für KI-Anwendungen. Die Masse dieser Informationen ist allerdings nicht geeignet, um sie in ein ERP wie SAP einfließen zu lassen.

Benötigt wird eine inhalts-und kontextsensitive Software, die gigantische Datenmengen sehr effizient verwaltet und speichert und die sich nach Bedarf horizontal skalieren lässt.

Das war und ist schon immer eine ureigene Aufgabe und Fähigkeit von Enterprise-Content-Management-Systemen (ECM) wie Doxis4 von SER. Das wird am Beispiel von DHL Express deutlich: 8,5 Milliarden Dokumente werden aktuell in dem Doxis4 Information Repository von SER aufbewahrt. Die durchschnittliche Anzahl an Zugriffen pro Tag liegt bei einer Million.

Schon vor mehr als 20 Jahren galt die Aussage, dass 80 Prozent aller Informationen im geschäftlichen Kontext unstrukturiert sind. Daran hat sich bis heute nichts geändert.

Im Information Repository der Doxis4 ECM-Software von SER finden sich alle diese Informationen wieder: von SAP-Daten – aktuelle wie archivierte –, E-Mails, Dokumenten, Social-Media-Inhalten, Webseiten, Maschinendaten bis hin zu Bildern und Videos.

Informationen werden im Zeitalter von künstlicher Intelligenz endgültig zum Produktionsfaktor. Die Informationslogistik wird zum mächtigsten Einflussfaktor der Wertschöpfung in der Zukunft.

Das Information Repository, der Kern einer ECM-Software, wird zum Safe für die neue Unternehmenswährung: die Informationen. Als digitales Archiv genutzt, enthalten diese Informationen Erfahrungswerte und erhalten Erinnerungsvermögen.

Die Herausforderung für die Unternehmen liegt heute in dem technologisch komplexen Informationsmanagement. Neben SAP sind zahlreiche andere Businessanwendungen im Einsatz, die ihre Daten entsprechend in eigenen Datenbanken und Strukturen aufbewahren. Hierunter leidet heute schon die Produktivität der Knowledge Worker.

Zukünftig wird dieser Zustand auch negative Folgen auf die KI-Ergebnisse haben. Die KI braucht Daten aus unterschiedlichen Informationsquellen, um daraus zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Das Einbinden der über das Unternehmen verteilten Informationssilos wird auch deshalb mehr denn je zur strategischen IT-Herausforderung.

Berührung mit einer neuen Technologie

Die Mensch-Computer-Schnittstelle wird nicht mehr alleine von Tastatur, Maus, Scanner und Kamera bestimmt sein. Bald sollen alle möglichen Geräte, Produkte und Softwareanwendungen auf Zuruf reagieren. Nicht in einer technischen Sprache, sondern so, als würden wir von Mensch zu Mensch sprechen.

Wir treten erstmals in einen menschenähnlichen Dialog mit der Maschine. Welche Möglichkeiten der heutige Stand des Natural Language Processing (NLP) einem ECM bietet, ist Gegenstand eines gemeinsamen Forschungsprojekts vom Austrian Institute of Technology (AIT) und SER.

Keine Benutzeroberflächen mehr

Virtuelle Agenten benötigen im Gegensatz zum Menschen keine User-Interfaces. Benutzeroberflächen zur Datenerfassung, dem Suchen nach, dem Weiterleiten oder der Ablage von Informationen wird es im klassischen Sinn in der Zukunft so nicht mehr geben.

Wie bei Finanztransaktionen heute schon der Fall wird der Mensch nur noch dann in den Geschäftsgang eingreifen, wenn das System Auffälligkeiten meldet oder aus der Kontrolle geraten könnte. Mit derartigen algorithmenbasierten ECM-Systemen werden sich Geschäftsprozesse und viele Entscheidungen weitestgehend automatisieren lassen.

Apropos proaktives Informationsmanagement: Vorausschauend erhalten wir Informationen im Kontext unserer Arbeit, Handlungen und Entscheidungen bereitgestellt, ohne danach suchen zu müssen.

Unternehmen, beispielsweise aus dem Finanzdienstleistungssektor, deren Verwaltung schwerpunktmäßig Informationen verarbeitet, werden zu den frühen Adoptoren dieser KI-basierten ECM-Systeme zählen. Auch im Rechnungswesen fallen enorme Datenmengen an, die unter immer komplexer werdenden gesetzlichen Regelungen und strengen Compliancevorgaben zu verarbeiten sind.

Durch die automatisierte Rechnungseingangsverarbeitung lassen sich heute bereits eingehende Rechnungen automatisiert bis hin zur Dunkelverbuchung verarbeiten.

KI muss dienen und nutzen

Die große Kunst künstlicher Intelligenz muss es sein, Menschen und Unternehmen gleichermaßen zu dienen und zu nutzen. Wir stehen erst am Anfang dieser epochalen Entwicklung, deren Ende noch nicht absehbar ist.

Bei aller Technologieeuphorie: Noch längst ist die Digitalisierung in Unternehmen nicht so weit fortgeschritten, dass wir diese vernachlässigen sollten. Künstliche Intelligenz setzt Digitalisierung voraus.

Wir sollten die Zeit, bis KI „Serienreife“ erlangt, dazu nutzen, um die Digitalisierung voranzutreiben. Leistungsfähige Deep-Learning-Speicher sind die Voraussetzung. Diese und viele andere Aspekte sind Gründe, weshalb ECM-Systeme mittlerweile ganz oben auf der Wunschliste der meisten Unternehmen stehen.

ECM-Systeme wie Doxis4 nutzen bereits seit fast 20 Jahren neuronale Netzwerke zur Klassifikation und Extraktion. Sie haben einen hohen Nutzwert und sind praxistauglich. Sie warten nur darauf, eingesetzt zu werden.